Note: 本文作为入门教程，抛砖引玉，帮你初步了解如何使用rust为python写扩展模块，涉及从头到尾的详细步骤，基于此，剩下的只有深入rust，才能做得更好。
众所周知，python性能比较差，尤其在计算密集型的任务当中，所以机器学习领域的算法开发，大多是将python做胶水来用，他们会在项目中写大量的C/C++代码然后编译为so动态文件供python加载使用。那么时至今日，对于不想学习c/c++的朋友们，rust可以是一个不错的替代品，它有着现代化语言的设计和并肩c/c++语言的运行效率。
本文简单介绍使用rust为python计算性质的代码做一个优化，使用pyo3库为python写一个扩展供其调用，咱们下面开始，来看看具体的过程和效率的提升。
我的台式机环境:
设备名称 DESKTOP 处理器 12th Gen Intel(R) Core(TM) i7-12700 2.10 GHz 机带 RAM 32.0 GB (31.8 GB 可用) 系统类型 64 位操作系统, 基于 x64 的处理器
1. python代码
首先给出python代码，这是一个求积分的公式：
python
import time
def integrate_f(a, b, N):
s = 0
dx = (b - a) / N
for i in range(N):
s += 2.71828182846 ** (-((a + i * dx) ** 2))
return s * dx
s = time.time()
print(integrate_f(1.0, 100.0, 200000000))
print("Elapsed: {} s".format(time.time() - s))执行这段代码花费了: Elapsed: 32.59504199028015 s
2. rust
rust
use std::time::Instant;
fn main() {
let now = Instant::now();
let result = integrate_f(1.0, 100.0, 200000000);
println!("{}", result);
println!("Elapsed: {:.2} s", now.elapsed().as_secs_f32())
}
fn integrate_f(a: f64, b: f64, n: i32) -> f64 {
let mut s: f64 = 0.0;
let dx: f64 = (b - a) / (n as f64);
for i in 0..n {
let mut _tmp: f64 = (a + i as f64 * dx).powf(2.0);
s += (2.71828182846_f64).powf(-_tmp);
}
return s * dx;
}执行这段代码花费了: Elapsed: 10.80 s
3. 通过pyo3写扩展
首先创建一个项目，并安装 maturin 库:
bash
# (replace demo with the desired package name)
$ mkdir demo
$ cd demo
$ pip install maturin然后初始化一个pyo3项目:
bash
$ maturin init
✔ 🤷 What kind of bindings to use? · pyo3
✨ Done! New project created demo整体项目结构如下: Cargo.toml中的一些字段含义：doc.rust-lang.org/cargo/refer...
text
.
├── Cargo.toml // rust包管理文件，会在[lib]中声明目标扩展包的名称
├── src // rust源文件目录, 你的扩展文件就写在这里，这个目录是maturin初始化的时候自动创建
│ └── lib.rs // 扩展文件
├── pyproject.toml // python包管理文件，里面有python的包名字定义
├── .gitignore
├── Cargo.lock
└── demo // 我们的目标模块名称，需手动创建
├── main.py // 用来测试的文件
└── demo.cp312-win_amd64.pyd // 编译生成的动态链接库文件，供import给python使用在src/lib.rs 下写入:
rust
use pyo3::prelude::*;
// Caculate the integrate. This function will be exposed to python.
#[pyfunction]
fn integrate_f(a: f64, b: f64, n: i32) -> f64 {
let mut s: f64 = 0.0;
let dx: f64 = (b - a) / (n as f64);
for i in 0..n {
let mut _tmp: f64 = (a + i as f64 * dx).powf(2.0);
s += (2.71828182846_f64).powf(-_tmp);
}
return s * dx;
}
// A Python module implemented in Rust. The name of this function must match
// the `lib.name` setting in the `Cargo.toml`, else Python will not be able to
// import the module.
#[pymodule]
fn demo(_py: Python<'_>, m: &PyModule) -> PyResult<()> {
m.add_function(wrap_pyfunction!(integrate_f, m)?)?;
Ok(())
}然后我们通过两种途径来使用它：
3.1 将扩展安装为python包
bash
$ maturin develop这个命令会将rust代码转为python的包，并安装在当前python环境内。通过 pip list 就能看到。
3.2 编译成动态文件从python加载
bash
$ maturin develop --skip-install--skip-install 命令会产生一个 pyd 文件而不是将其安装为python的包 - demo.cp312-win_amd64.pyd 文件在当前目录下，然后python可以直接导入使用。
另外还有一个指令替换
--skip-install为--release会生成一个xxxx.whl文件，也就是Python pip安装的包源文件。
首先我们在rust项目下，与 Cargo.toml 同级目录下，创建一个 demo 目录，然后我们写一个python文件 demo/main.py，下面是扩展的执行效果：
python
import time
import demo
s = time.time()
print(demo.integrate_f(1.0, 100.0, 200000000))
print("Elapsed: {} s".format(time.time() - s))花费时间为：Elapsed: 10.908721685409546 s
可以看到python的执行时间是rust和rust扩展的3倍时长，单进程看着好像不太大是吧，下面还有并行版本。
4. 并行加速
4.1 python多进程效果
Python多进程很神奇，你写的不好的话，他比单进程下还要慢。
python
import math
import os
import time
from functools import partial
from multiprocessing import Pool
def sum_s(i: int, dx: float, a: int):
return math.e ** (-((a + i * dx) ** 2))
def integrate_f_parallel(a, b, N):
s: float = 0.0
dx = (b - a) / N
sum_s_patrial = partial(sum_s, dx=dx, a=a)
with Pool(processes=os.cpu_count()) as pool:
tasks = pool.map_async(sum_s_patrial, range(N), chunksize=20000)
for t in tasks.get():
s += t
return s * dx
if __name__ == "__main__":
s = time.time()
print(integrate_f_parallel(1.0, 100.0, 200000000))
print("Elapsed: {} s".format(time.time() - s))花费时间: Elapsed: 18.86696743965149 s，比单进程下时间少了不到一半。
4.2 rust多线程加速给python使用
如果我们使用rust的并行库，将rust进一步加速，速度效果更明显: 将上面的 integrate_f 替换为下面的多线程版本:
rust
use pyo3::prelude::*;
use rayon::prelude::*;
#[pyfunction]
fn integrate_f_parallel(a: f64, b: f64, n: i32) -> f64 {
let dx: f64 = (b - a) / (n as f64);
let s: f64 = (0..n)
.into_par_iter()
.map(|i| {
let x = a + i as f64 * dx;
(2.71828182846_f64).powf(-(x.powf(2.0)))
})
.sum();
return s * dx;
}
/// A Python module implemented in Rust. The name of this function must match
/// the `lib.name` setting in the `Cargo.toml`, else Python will not be able to
/// import the module.
#[pymodule]
fn demo(_py: Python<'_>, m: &PyModule) -> PyResult<()> {
m.add_function(wrap_pyfunction!(integrate_f_parallel, m)?)?;
Ok(())
}执行上一个标题3.2的步骤，然后在引入python使用：
python
import time
import demo
s = time.time()
print(demo.integrate_f_parallel(1.0, 100.0, 200000000))
print("Elapsed: {} s".format(time.time() - s))花费时间为：Elapsed: 0.9684994220733643 s。这比原先的单线程rust版本又快了10倍。但是差不多是python并行版本的18倍左右，是python单进程版本的32倍左右。如果我们将一些关键的性能通过rust重写，可以节省的时间成本是十分可观的。
总体来看，整体的使用过程相当简洁方便，难点就是rust的学习曲线高，使用起来需要花费精力，但是还是可以慢慢尝试去使用它优化已有的项目性能，哪怕只是一个功能函数，熟能生巧，一切慢慢来。
以上数据比较仅供参考，不同机器可能差异也不同。